Brassica rapa subsp. pekinensis (배추) 근권에 서식하는 종속영양세균의 군집 밀도 및 군집수준 생리활성을 2곳의 지역에서 각각 측정하였다. 근권의 종속영양세균군집 평균 밀도는 수원이 $2.65\times10^6CFU\;g^{-1}$ soil, 예산이 $3.75\times10^6CFU\;g^{-1}$ soil로 나타났고, 토양은 수원이 $2.45\times10^6CFU\;g^{-1}$ soil, 예산이 $2.97\times10^6CFU\;g^{-1}$ soil로 각각 나타났다. 평균 기능풍부도(functional richness)는 수원이 90.8, 예산이 154.1로 각각 나타났다. 군집 밀도와 기능 풍부도 사이에는 밀접한 상관관계가 보였다. 양쪽 근권에서 가장 활발하게 분해된 기질은 adonitol, L-asparagine, D-gluconic acid, L-glutamic acid와 D-galacturonic acid 등이었으나, 수원과 예산 근권에서의 기질 분해 양상은 뚜렷한 차이를 보였다. 한편 두 곳의 토양 역시 어느 정도 차이를 보였으나, D-raffinose 및 D-mannose는 공통적으로 잘 분해되는 기질로 나타났다.
최근 수도권 중심의 생활권역 확장과 대도시로의 인구 집중으로 도시 내의 교통 혼잡이 지속적으로 증가하고 있다. 도심지의 땅값 상승과 한정된 부지로 인해 새로운 도로 건설은 불가능하게 되었고, 데이터 기반의 효율적인 도로 운영의 중요성이 점점 부각되고 있다. 효율적인 도로 운영을 위해서는 교통상황의 변화에 따른 적절한 TOD 시간분할과 TOD 시간분할을 통한 최적의 신호 운영 방안이 필수적이다. 본 연구에서는 최적의 TOD 시간 분할을 위해 연속된 교차로에서 수집된 교통량과 속도 데이터에 시계열 데이터의 군집 분석을 위한 동적 타임 워핑 모델을 적용하였다. 시간 분할을 위해 활용된 데이터별 군집의 특성을 분석하여 최적의 신호 운영 시나리오를 구성하기 위한 시간 분할 방법론을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.
본 논문에서는 다차원 데이터의 유사도 검색을 효과적으로 수행하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 차원의 저주 현상을 극복하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조는 부모 노드를 기준으로 KDB-트리와 유사한 영역 분할 방식으로 분할하고 분할된 각 영역은 데이터의 분포 특성에 따라 동적 비트를 할당하여 벡터 근사화된 영역을 표현한다. 따라서, 하나의 노드 안에 않은 영역 정보를 저장하여 트리의 깊이를 줄일 수 있다. 또한 다차원의 특징 벡터 공간에 상대적인 비트를 할당하기 때문에 군집화되어 있는 데이터에 대해서 효과적이다 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다.
영상인식은 최근 시각정보의 중요성과 영상을 취득장비의 발달, 처리기술의 향상으로 여러 분야에서 그 중요성과 활용도가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 도심지 항공 영상에서 자동표적인식에 관한 문제에서 탐색 물체 주변에 건물들이 밀집되어 있고, 배경이 존재하는 경우에서 fused 분할 방법을 이용하여 기존의 에지 기준 방법인 허프 변환, 에지연결 등에서 발생하는 군집화 문제점을 해결하다. 취득환경의 차이에 다른 농도치 차이를 BCT 방법으로 정규화하여 유사도 기준치로 편차오차를 계산하여 인식하였다. 실험에서는 다양한 탐색물체를 대상으로 회전, 이동, 신축 등의 복합적인 변형에 대하여 불변적으로 인식한 결과를 보였으며, 영상 정합, 컴퓨터 비전, 영상 분석, 영상 이해등의 분야에 적용 가능성을 제시하였다.
본 실험은 제주산마의 개별 사양과 군집 사양이 생산성, 생리적 특성 그리고 말고기 등심근 부위의 특성에 미치는 영향에 대하여 알아보았다. 시험축은 44개월 이상의 제주산마 16두를 공시하였으며, 처리구는 개별 사양 8두, 군집 사양 8두로 나누어 실험을 진행하였다. 농후사료는 체중의 2.5%를 1일 4회에 나누어 급여하였으며 조사료와 물은 무제한 급여하였다. 총 농후사료 섭취량은 개별 사양은 1,358.49kg 군집 사양은 1,309.34kg이었다. 농후사료 일일 평균 섭취량은 개별 사양, 군집 사양에서 각각 16.56kg, 15.96kg으로 유의적인 차이는 없었다(p>0.05). 총 증체량은 개별 사양 시 66.00kg이었고 군집 사양 시 53.37kg이었으며, 일일 증체량은 개별 사양과 군집 사양에서 각각 0.79kg 0.64kg이었다. 개별 사양이 군집 사양보다 총 증체량과 일일 증체량에서 높은 수치를 나타냈지만 유의적인 차이는 나타나지 않았다(p>0.05). 말의 생리적 이상을 확인할 수 있는 지표인 직장온도는 개별 사양이 군집 사양보다 높은 수치를 나타냈지만 처리구간 유의적인 차이도 나타나지 않았다(p>0.05). 장내 pH는 개별 사양과 군집 사양 처리구 모두에서 정상 범위보다 낮은 경향을 나타냈으며 12주차에는 군집 사양에서 개별 사양보다 유의적으로 낮은 수치를 나타냈지만(p<0.05), 산통 증상은 나타나지 않았다. 등심근 내 일반 성분에서 단백질과 조회분은 처리구별로 차이가 나타나지 않았으나(p>0.05) 지방 함량은 개별 사양에서 7.83%, 군집 사양에서 5.65%를 나타내어 개별 사양 시 등심근 내 지방 함량이 유의적으로 높게 나타났다(p<0.05). 이를 통해 개별 사양이 군집 사양보다 비육 효과가 우수함을 확인할 수 있었다. 그 외 등심근의 관능 특성과 육색 특성은 처리에 따른 차이를 보이지 않았다. 말의 개별 사양 시 산통 지표로 알려진 장내 pH 수치가 군집 사양보다 정상 수치에 가깝고 등심근 내 지방 함량도 개별 사양이 우수하게 나타나 제주산마 비육시 개별 사양 형태로 농후사료 2.5%의 급여하는 것이 제주산마의 비육 방법으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 2 단계 서류 레이아웃 분할 방법을 제안한다. 서류 분할의 1 차 단계는 top-down 계열의 영역 추출로서 모폴로지 기반의 거리 함수를 사용하여 주어진 영상 데이타를 사각형 영역들로 분할한다. 거리 사상 함수를 통한 예비 결과는 성능 개선을 위한 2 차 단계의 입력 변수로 작용한다. 서류 분할의 2차 단계로서 기계 학습 이론을 적용한다. 통계 모델을 따르는 RBF 신경망을 선택하였고, 은닉 층의 설계를 위해 코호넨 네트워크의 자기 조직화 성격을 활용한 데이타 군집화 기법을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 300개의 영상에서 추출된 영역 데이타를 통해 학습된 신경망이 1차 단계에서 도출된 예비 결과를 개선함을 연구 결과로 제시하였다.
본 논문에서는 3D 메쉬 모델의 텍스쳐 매핑, 단순화, 모핑, 압축, 형상정합 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 메쉬분할 문제를 다룬다. 메쉬 분할은 주어진 메쉬를 서로 떨어진 집합(disjoint sets)으로 나누는 과정으로서, 본 논문에서는 메쉬의 전역적 및 국부적 기하 특성을 동시에 반영하여 메쉬를 분할하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 주어진 메쉬의 국부적 기하 특성인 곡률 정보와 전역적 기하 특성인 볼록성을 이용하여 메쉬 정점들 중 첨예정점(sharp vertex)을 추출하고, 모든 첨예정점들 간의 유클리디언 거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법[26]을 적용하여 첨예 정점들을 분할한다. 분할된 첨예정점에 속하지 않는 나머지 정점들에 대해서는 유클리디언 거리상 가까운 군집으로 병합하여 최종적인 메쉬분할이 이루어진다. 또한 본 논문에서 제안한 메쉬분할 방법을 구현하여 여러 메쉬 모델에 대해 실험 결과를 보여준다.
인용 매칭(Citation Matching, CM)은 동일한 논문을 지칭하는 인용레코드(Citation Record)를 군집화하는 방법이다. 일반적으로, 저자, 논문제목, 게재지명이나 출판연도 등의 인용 필드로 구분하는 인용 필드 분해가 인용 매칭 보다 선행하게 된다. 상당히 많은 연구가 인용 매칭과 인용 필드 분해의 문제를 해결하고자 했지만, 인용 필드 분해와 인용 매칭과의 상관관계에 대한 연구는 부족하였다. 인용 매칭에 대한 인용 필드 분해의 여러 측면 중에, 본 논문은 인용 매칭에 가장 영향력이 있는 인용 필드를 밝히고자 한다. 첫 번째 시도로, 수작업으로 인용 필드 분해를 수행한 다양한 크기의 인용 필드 집합에 대하여 인용 매칭의 성능을 비교하였고, 그 결과 많은 인용 필드를 사용한 인용 매칭이 인용 레코드를 더 잘 군집화 할 수 있다는 것을 확인하였다.
본 연구는 도로 네트워크를 분할한 뒤 네트워크 정합을 수행하는 방법론을 제안한다. 네트워크의 링크에 의해 둘러싸인 공간으로부터 폴리곤 객체를 생성하고 중첩기반 그래프 군집화 기법을 적용하여 이들 폴리곤 객체들의 대응 집합 쌍을 탐색하고, 이로부터 독립적인 정합을 수행하는 하위 네트워크 쌍을 얻었다. 이후 분할된 네트워크 데이터 쌍의 노드 집합에 Iterative Closest Point 알고리즘을 적용하여 기하보정을 수행한 후 하우스도르프 거리를 이용하여 1:N 링크 정합을 수행하였다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 국가교통 DB센터에서 관리하는 KTDB의 네트워크 데이터와 국내 상용 차량 내비게이션 업체의 네트워크 데이터를 대상으로 알고리즘을 적용하고 결과를 평가하였다. 3m에서 18m까지 3m 간격으로 하우스도르프 거리에 임계값을 적용하여 네트워크를 정합한 결과 15m의 임계값에서 F-measure 기준 0.99의 정확도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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